Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Gépi tanulási algoritmusok itt: Julia
Bevezető fogalmak
- Felügyelt és nem felügyelt tanulás Keresztellenőrzés és modellválasztás Bias/variance kompromisszum
Lineáris és logisztikus regresszió
(NaiveBayes és GLM)
- Bevezető fogalmak Lineáris regressziós modellek illesztése Modelldiagnosztika Naive Bayes Logisztikus regressziós modell illesztése Modell diszgnosztika Modellkiválasztási módszerek
Távolságok
- Mi az a távolság? Euklideszi városblokk koszinusz korreláció Mahalanobis Hamming MAD RMS Átlagos négyzetes eltérés
Dimenziócsökkentés
- Főkomponens-elemzés (PCA) Lineáris PCA kernel PCA valószínűségi PCA független CA
A regularizáció alapfogalmai Ridge regresszió Lasszó regresszió Főkomponens regresszió (PCR)
- Klaszterezés
K-means K-medoids DBSCAN Hierarchikus klaszterezés Markov klaszter algoritmus Fuzzy C-means klaszterezés
- Szabványos gépi tanulási modellek
(NearestNeighbors, DecisionTree, LightGBM, XGBoost, EvoTrees, LIBSVM csomagok)
Gradiensnövelő koncepciók K legközelebbi szomszédok (KNN) Döntési fa modellek Véletlenszerű erdőmodellek XGboost EvoTrees Támogatja a vektoros gépeket (SVM)
- Mesterséges idegi hálózat
(Fluxus csomag)
Sztochasztikus gradiens süllyedés és stratégiák Többrétegű perceptronok előrecsatolás és visszaterjedés Regularizálás Ismétlődő neurális hálózatok (RNN) Konvolúciós neurális hálózatok (Convnets) Autoencoders Hiperparaméterek
Követelmények
Ez a kurzus azoknak szól, akik már rendelkeznek adattudományi és statisztikai háttérrel.
21 Órák
Vélemények (2)
Az ML ekoszisztéma nem csak MLFlow-t, hanem Optuna, hyperops, docker és docker-compose is tartalmazza.
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurzus - MLflow
Gépi fordítás
I élveztem a részvételt a Kubeflow képzésen, amelyet távolról tartottak. Ez a képzés lehetővé tette számomra, hogy megfossam az AWS szolgáltatások, a K8s, és az összes Kubeflow-hoz tartozó devOps eszköz ismereteit, amelyek a tárgy megfelelő megközelítéséhez szükségesek. Köszönöm Malawski Marcinnek a kitartását és a szakmai hozzáállását a képzés és a legjobb gyakorlatok tanácsai során. Malawski különböző szempontokból közelíti meg a tárgyat, különböző telepítési eszközök Ansible, EKS kubectl, Terraform. Most biztos vagyok benne, hogy a megfelelő alkalmazási területre léptek.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Kurzus - Kubeflow
Gépi fordítás
